Stanford выложил на YouTube курс CS329A: Self-Improving AI Agents.

Это курс про AI-агентов, но не в том смысле, в котором это слово сейчас используют в каждом втором посте сейчас. Там скорее разбирают, как сделать систему, которая сама выполняет задачу, получает результат, понимает, что получилось не очень, и пытается сделать лучше.

В программе обучение агентов, reinforcement learning, coding agents, reasoning, оценка результатов и вся внутренняя кухня того, как такие системы вообще собираются.

Интересно, что в статье, через которую я на него наткнулся, рядом приводят вакансию Research Engineer по агентам в Anthropic. Вилка компенсации там может доходить до $850k в год.

И вот этот довольно специфический набор знаний, который нужен для таких позиций, Stanford просто взял и положил на YouTube.

Я вообще люблю такие вещи. Можно открыть университетский курс, который ещё недавно был бы доступен только студентам конкретной программы, и спокойно смотреть его дома.

Понятно, что от просмотра лекций зарплата в $850k сама собой не появится. Но курс я себе сохранил.

Особенно интересно посмотреть, насколько то, что там рассказывают, уже похоже на то, как мы сейчас собираем AI-продукты руками.